La IA aumenta enormemente la precisión de las predicciones de terremotos

Los terremotos han sido durante mucho tiempo uno de los desastres naturales más impredecibles y devastadores conocidos por la humanidad, cobrando innumerables vidas y causando pérdidas económicas asombrosas.

Según la Organización Mundial de la Salud, los terremotos fueron los responsables por casi 750.000 muertes entre 1998 y 2017, más de la mitad de todas las muertes relacionadas con desastres naturales.

Esta destrucción generalizada dejó a más de 125 millones de personas afectadas (heridas, sin hogar, desplazadas o evacuadas) durante las fases de emergencia de estos desastres. El costo financiero es igualmente asombroso: un informe revela que los terremotos le cuestan a la economía mundial un promedio de 45 mil millones de dólares al año entre 2000 y 2019.

Si bien no podemos prevenir los terremotos naturales, podemos reducir significativamente su impacto preparándonos para ellos. Un aspecto crucial de esta preparación tiene que ver con nuestra capacidad de predecir cuándo, dónde y con qué magnitud se producirá un terremoto. Sin embargo, desafortunadamente, este objetivo esencial de la predicción de terremotos ha seguido siendo un sueño difícil de alcanzar para los sismólogos durante décadas, principalmente debido a la naturaleza repentina e impredecible de estos eventos geológicos.

IA y predicción de terremotos: ¿un salvavidas?

Inteligencia artificial (AI) ha aportado recientemente un rayo de esperanza para lograr este objetivo insuperable. El gran avance se produjo cuando un equipo de investigadores de la Universidad de Texas en Austin desarrolló un sistema de inteligencia artificial que logró un Impresionante precisión del 70% en la predicción de terremotos hasta una semana antes de que ocurran..

Este sistema de IA se sometió a una prueba de siete meses en China, durante la cual predijo con precisión 14 terremotos con notable proximidad a sus ubicaciones esperadas y magnitudes casi exactas.

Vale la pena señalar que el sistema no detectó un terremoto y emitió ocho falsas alarmas durante la prueba.

Sin embargo, superó a más de 600 sistemas competidores y se aseguró la primera posición en una competencia internacional celebrada en China. Los resultados de este ensayo innovador se publicaron en el Boletín de la Sociedad Sismológica de América.

Debajo del capó: cómo la IA lidera el avance

La clave de este desarrollo innovador es la colaboración entre la IA y expertos humanos en física de terremotos. Los expertos han empleado sus conocimientos de física de terremotos para construir un aparato sensorial eficaz (un sistema de detección de características), que permita a la IA percibir eficazmente la actividad sísmica. La IA algoritmo Luego recibió una capacitación exhaustiva utilizando datos sísmicos de cinco años para enseñarle cómo utilizar el aparato sensorial para predecir terremotos.

Después de este entrenamiento, la IA se convierte en un observador vigilante, capaz de detectar signos sutiles de terremotos en medio de una actividad sísmica regular.

Es como si le hubiéramos enseñado a la IA el lenguaje de los terremotos, permitiéndole comprender las señales. La IA presta atención constantemente a los sonidos y vibraciones debajo de la superficie de la Tierra, distinguiendo la información importante del ruido de fondo.

Dónde estamos versus dónde estábamos

El impacto de este desarrollo es visto por investigadores y sismólogos como un gran avance en la predicción de terremotos. Sergey Fomel, profesor de la Oficina de Geología Económica de la UT, se refirió a la predicción de terremotos como el “santo grial” y calificó este logro como un paso significativo hacia la solución de un problema que antes se consideraba imposible.

Alexandros Savvaidis, científico investigador senior que dirige el Programa de red sismológica de Texas (TexNet) de la oficina, enfatiza el valor de lograr incluso una tasa de precisión del 70 por ciento. Él cree que este nivel de precisión tiene el potencial de reducir significativamente las pérdidas económicas y humanas y mejorar en gran medida la preparación global para terremotos.

Si bien es posible que este sistema de inteligencia artificial no sea aplicable de inmediato en todo el mundo, los investigadores creen que puede mejorar sustancialmente la predicción de terremotos en regiones con redes de monitoreo sísmico establecidas, como California, Italia, Japón, Grecia, Turquía y Texas.

En la siguiente fase, los investigadores planean probar su sistema en Texas, donde la ocurrencia de terremotos de magnitud menor a moderada es relativamente alta. La presencia de 300 estaciones sísmicas y más de seis años de registros continuos en TexNet de la oficina lo convierte en un lugar ideal para validar la efectividad de este método.

Los desafíos a abordar en la predicción de terremotos

Aunque el sistema de predicción de terremotos ofrece un rayo de esperanza, todavía quedan desafíos y direcciones futuras por explorar. Un desafío importante es mejorar su precisión más allá del 70% y al mismo tiempo reducir las falsas alarmas. El sistema de IA se basa en datos de entrenamiento para hacer predicciones, y una limitación fundamental es la falta de datos de varios lugares del mundo.

Para superar esta limitación, los investigadores pretenden integrar el sistema con modelos basados ​​en la física, lo que puede ser crucial en áreas con datos escasos o regiones como Cascadia, donde el último gran terremoto ocurrió mucho antes de que estuvieran disponibles los sismógrafos. Esta integración puede ayudar a mejorar el rendimiento del sistema y hacerlo más confiable en áreas con datos sísmicos históricos limitados.

La línea de fondo

La inteligencia artificial ofrece nuevas esperanzas en la desafiante búsqueda de la predicción de terremotos. Si bien todavía hay desafíos que abordar y mejoras que hacer, este avance es un avance notable en un campo donde antes se consideraba casi imposible predecir terremotos.

Este sistema de inteligencia artificial, en colaboración con expertos humanos, tiene el potencial de mejorar la preparación para terremotos, reducir las pérdidas económicas y humanas y avanzar en regiones con redes de monitoreo sísmico establecidas.

Lo que debe suceder a continuación es integrar el sistema de inteligencia artificial con modelos basados ​​en la física para abordar las limitaciones de los datos y mejorar la precisión, lo que marca un paso significativo en la tecnología de predicción de terremotos.

De cualquier manera, los terremotos de los próximos 20 años pueden parecer muy diferentes.